基于传统遗传和数据压缩算法的冗余光纤数据存储优化

• 作者: 余廷忠 张仕学 张起荣 王力 黄正鹏
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 数据过滤 基函数 特征分析 K-L特征压缩 存储优化
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 135-139
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2019.03.135

摘要

传统基于节点分类的数据存储方法进行冗余光纤数据的存储优化,忽略了数据压缩的负荷开销评价,导致冗余光纤数据存储效率较低,提出基于传统遗传和数据压缩算法的冗余光纤数据存储优化方法.结合Dopplerlet变换寻找最佳基函数的全局优化性,进行光纤数据冗余特征分析与过滤;基于该结果采用传统遗传算法对冗余光纤数据进行初步压缩,在此基础上基于K-L特征进行光纤数据存储减负荷处理,完成冗余光纤数据压缩优化,实现冗余光纤数据的优化存储.实验结果表明,所提方法的冗余光纤数据压缩比重约为70％,冗余光纤数据存储优化速度高达211.5 MB/ms,有效压缩冗余关光纤数据的同时具有高效率的优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余廷忠		23	32	4.0	4.0
2	张起荣		18	25	3.0	3.0
3	黄正鹏		14	14	2.0	3.0
4	王力		17	21	3.0	4.0
5	张仕学		15	37	4.0	5.0